第一章 引言
目前A股市场长尾资产收益异象频频出现，传统的只用二阶矩来解释资产实际收益率的CAPM模型已经不能解释资产实际收益率了，它的解释力不断下降。在此情况下，引入高阶矩资产定价机制就显得十分必要，有重要的理论修正作用和现实指导意义[1]。本文主要研究高阶矩怎样影响资产定价，具体来说就是研究高阶矩特征对于资产预期收益的影响机制。研究将会按照理论构建、实证检验、应用分析这样的一个整体框架来展开，用数理推导和计量经济学的方法来对高阶矩的定价逻辑进行详细的分析。文章的可能边际创新点是建立了更加符合本土市场特点的定价因子模型，对各个章节之间的逻辑关系进行了详细的梳理，为之后开展系统的理论分析和实证研究打下了坚实的基础，力求给投资实践提供科学的依据。
第二章 高阶矩资产定价的核心理论基础与研究脉络梳理
2.1 高阶矩与资产定价的概念边界与核心内涵界定
高阶矩资产定价理论的主要特点就是打破传统均值-方差模型的限制，把影响资产收益的非正态分布特性加入到定价模型当中。首先要明确各个阶矩的统计定义，二阶矩是方差，用来衡量收益的波动性，三阶矩偏态，描述收益分布的非对称性，四阶矩峰度，反映收益极端值的集中程度。高阶矩在金融场景中有很强的经济含义，它们分别代表投资者对于暴涨暴跌的非对称偏好以及对于极端尾部风险的厌恶。必须指出的是，高阶矩并不是一般意义上的波动率，它更多地关注分布的尾部形态和特质波动，是系统性风险之外的深层次因素。本文所定义的高阶矩驱动定价，是指用偏态、峰度等统计特征来解释横截面收益差异的机制，它将传统上只考虑二阶风险定价逻辑的边界划定出来，为之后的分析提供了一个严格的概念基准。
表1 高阶矩与资产定价的概念边界与核心内涵界定
2.2 高阶矩资产定价研究的演进脉络与现有研究缺口梳理
高阶矩资产定价理论有着严谨的学术发展脉络，从最初对传统效用函数进行扩展开始，逐步加入高阶矩项来修正对投资者风险偏好的描述。之后研究脉络又发展到多因子定价模型阶段，把偏度、峰度这些高阶风险因子加入到定价模型当中，从而对市场异象加以捕捉。目前研究的重点已经转移到了异质性投资者视角下的细化分析上，即各个市场主体对于高阶风险的不同反应。虽然各个阶段的代表性研究较多，但是从A股市场本土场景的角度来考察，现有的国内外研究还存在着一些主要的不足，即对于高阶矩风险影响资产价格的传导机制拆解不够清楚，理论阐述大多停留在表面；模型构建对于新兴市场的特征考虑不够，本土实证适配性差。因此理论模型对于解释A股实际运行存在着不足，本文主要针对以上缺口进行后续的研究。
第三章 高阶矩驱动资产定价的传导机制与实证检验
3.1 高阶矩影响资产收益的微观传导路径构建
3.1.1 偏态偏好下投资者收益预期的调整机制
偏态偏好下投资者收益预期的调整机制主要是用前景理论和广义期望效用理论来解释，即投资者对于资产收益率非对称分布的反应。投资者在实际操作中首先会识别出资产收益分布的形态，表现出明显的非对称偏好，对于正偏态资产，由于彩票型追逐心理的影响，投资者会高估获得极端高额收益的概率，愿意支付溢价，而对于负偏态资产，由于对极端损失的恐惧，风险规避心理会增强，大幅度降低预期收益。心理偏好直接修正了投资者的主观效用函数，从而对投资者的未来收益预期进行量化的调整。最终，调整后的主观预期通过交易行为反映到市场上，就形成了资产当期价格的微观波动，清楚地揭示出偏态维度下高阶矩特征驱动资产定价的行为逻辑。
3.1.2 尾部风险敞口下资产溢价的形成逻辑
在资产收益存在厚尾分布特征的情况下，尾部风险敞口就是指资产价格出现极端负面变动的可能性以及幅度。其统计测算一般用偏度、峰度等高阶矩指标来衡量收益分布偏离正态假设的程度，有明确的经济含义，即表示投资者面临的资本大幅损失的可能性。当高阶矩所描述的极端尾部事件发生概率大于传统正态分布假设下的预期水平的时候，理性投资者由于风险厌恶心理，会要求更高的收益来补偿可能遭受的极端损失，从而产生尾部风险溢价。从传导路径上看，需要对系统性尾部风险和特质尾部风险的不同影响进行区分，系统性尾部风险不能通过分散化投资来消除，对市场整体溢价有较强的解释力，特质尾部风险更多地是通过资产自身的波动路径来影响定价。该逻辑形成了高阶矩由资产风险端到收益端的传导链条，充实了资产定价机制的解释体系。
3.2 基于A股市场的高阶矩定价效应实证识别
本文选择A股市场2000年到最新可获得年度的全市场个股为基础样本，主要研究量化协偏态、协峰度等高阶矩因子的定价能力。首先用滚动窗口计算个股收益率的市场高阶中心矩，再建立包含传统因子和高阶矩因子的扩展定价模型，模型形式为 。实证过程中先进行分组排序检验，再用Fama-MacBeth截面回归，在控制了市值、账面市值比和波动率因子的影响之后，准确地找到了高阶矩因子系数的显著性。在此基础上，再进行异质性分析，考察在不同的市场行情、行业板块下高阶矩定价效应的差异情况，从而全面证明高阶矩驱动资产定价机制在A股市场上的适用性以及解释力。
第四章 结论
本文通过对理论机制进行梳理，并结合A股市场的实证数据，发现高阶矩特征对于资产定价有很强的解释力，尤其是偏度和峰度对于预期收益率存在着非线性的影响。因此，就机构投资者而言，应当创建起包含尾部风险对冲手段的资产组合，借助衍生品来改善高阶矩风险敞口状况，从而加强极端行情之下投资的稳健程度。另外，建议监管层把高阶矩指标加入到市场监测体系当中，依靠实时预警异常波动来维持金融稳定。但是研究还存在着样本区间短、高阶矩测算噪声等不足，以后会继续研究更高维矩特征在资产定价中的应用。
参考文献
\[1\]李明真. 高阶矩风险对股票定价能力的影响[D]. 西南财经大学, 2020.
\[2\]夏仕龙, Shilong, Xia. 推广的高阶CAPM理论模型及其实证检验[J]. 数量经济研究, 2021, 12(4): 16.